प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक क्लासिफायरियर फिट करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है। प्रतिगमन का प्राथमिक उद्देश्य इनपुट सुविधाओं के आधार पर निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करना है। हालाँकि, ऐसे परिदृश्य हैं जहां हमें निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने के बजाय डेटा को अलग-अलग श्रेणियों में वर्गीकृत करने की आवश्यकता है। ऐसे मामलों में, एक क्लासिफायरियर फिट करना आवश्यक हो जाता है।
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक वर्गीकरणकर्ता को फिट करने का उद्देश्य प्रतिगमन समस्या को एक वर्गीकरण समस्या में बदलना है। ऐसा करने से, हम प्रतिगमन कार्य को हल करने के लिए वर्गीकरण एल्गोरिदम की शक्ति का लाभ उठा सकते हैं। यह दृष्टिकोण हमें वर्गीकरणकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करने की अनुमति देता है जो विशेष रूप से वर्गीकरण समस्याओं से निपटने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
प्रतिगमन में एक क्लासिफायर को फिट करने की एक सामान्य तकनीक निरंतर आउटपुट चर को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों के एक सेट में विभाजित करना है। उदाहरण के लिए, यदि हम घर की कीमतों की भविष्यवाणी कर रहे हैं, तो हम मूल्य सीमा को "कम," "मध्यम," और "उच्च" जैसी श्रेणियों में विभाजित कर सकते हैं। फिर हम कमरों की संख्या, स्थान और वर्ग फुटेज जैसी इनपुट सुविधाओं के आधार पर इन श्रेणियों की भविष्यवाणी करने के लिए एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
एक क्लासिफायरियर फिट करके, हम विभिन्न वर्गीकरण एल्गोरिदम जैसे निर्णय वृक्ष, यादृच्छिक वन, समर्थन वेक्टर मशीन और तंत्रिका नेटवर्क का लाभ उठा सकते हैं। ये एल्गोरिदम इनपुट सुविधाओं और लक्ष्य चर के बीच जटिल संबंधों को संभालने में सक्षम हैं। वे सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा में निर्णय सीमाएं और पैटर्न सीख सकते हैं।
इसके अलावा, प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक क्लासिफायरफायर फिट करने से हमें वर्गीकरण संदर्भ में प्रतिगमन मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की अनुमति मिलती है। क्लासिफायरियर के रूप में व्यवहार किए जाने पर प्रतिगमन मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन करता है, इसका आकलन करने के लिए हम सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल और एफ 1-स्कोर जैसे अच्छी तरह से स्थापित मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक क्लासिफायरियर फिट करना एक उपदेशात्मक मूल्य प्रदान करता है। यह हमें प्रतिगमन समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों और दृष्टिकोणों का पता लगाने में मदद करता है। समस्या को वर्गीकरण कार्य के रूप में मानकर, हम डेटा में अंतर्निहित पैटर्न और संबंधों के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह व्यापक परिप्रेक्ष्य डेटा के बारे में हमारी समझ को बढ़ाता है और नवीन समाधान और फीचर इंजीनियरिंग तकनीकों को जन्म दे सकता है।
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक क्लासिफायरियर को फिट करने के उद्देश्य को स्पष्ट करने के लिए, आइए एक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हमारे पास एक डेटासेट है जिसमें छात्रों के प्रदर्शन के बारे में जानकारी है, जिसमें अध्ययन के घंटे, उपस्थिति और पिछले ग्रेड जैसी विशेषताएं शामिल हैं। लक्ष्य चर अंतिम परीक्षा स्कोर है, जो एक सतत मूल्य है। यदि हम यह अनुमान लगाना चाहते हैं कि कोई छात्र अपने अंतिम परीक्षा स्कोर के आधार पर उत्तीर्ण होगा या असफल होगा, तो हम अंकों को दो श्रेणियों में विभाजित करके एक वर्गीकरणकर्ता को फिट कर सकते हैं: "उत्तीर्ण" और "असफल"। फिर हम उत्तीर्ण/असफल परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए इनपुट सुविधाओं का उपयोग करके एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक वर्गीकरणकर्ता को फिट करने से हमें एक प्रतिगमन समस्या को एक वर्गीकरण समस्या में बदलने की अनुमति मिलती है। यह हमें वर्गीकरण एल्गोरिदम की शक्ति का लाभ उठाने, वर्गीकरण संदर्भ में प्रतिगमन मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और डेटा की व्यापक समझ हासिल करने में सक्षम बनाता है। यह दृष्टिकोण एक मूल्यवान परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है और प्रतिगमन समस्याओं को हल करने के लिए नई संभावनाएं खोलता है।
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